Using artificial neural networks to identify patients with concussion and postconcussion syndrome based on antisaccades
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Artificial neural networks (ANNs) have shown considerable promise as decision support tools in medicine, including neurosurgery. However, their use in concussion and postconcussion syndrome (PCS) has been limited. The authors explore the value of using an ANN to identify patients with concussion/PCS based on their antisaccade performance. METHODS: Study participants were prospectively recruited from the emergency department and head injury clinic of a large teaching hospital in Toronto. Acquaintances of study participants were used as controls. Saccades were measured using an automated, portable, head-mounted device preprogrammed with an antisaccade task. Each participant underwent 100 trials of the task and 11 saccade parameters were recorded for each trial. ANN analysis was performed using the MATLAB Neural Network Toolbox, and individual saccade parameters were further explored with receiver operating characteristic (ROC) curves and a logistic regression analysis. RESULTS: Control (n = 15), concussion (n = 32), and PCS (n = 25) groups were matched by age and level of education. The authors examined 11 saccade parameters and found that the prosaccade error rate (p = 0.04) and median antisaccade latency (p = 0.02) were significantly different between control and concussion/PCS groups. When used to distinguish concussion and PCS participants from controls, the neural networks achieved accuracies of 67% and 72%, respectively. This method was unable to distinguish study patients with concussion from those with PCS, suggesting persistence of eye movement abnormalities in patients with PCS. The authors' observations also suggest the potential for improved results with a larger training sample. CONCLUSIONS: This study explored the utility of ANNs in the diagnosis of concussion/PCS based on antisaccades. With the use of an ANN, modest accuracy was achieved in a small cohort. In addition, the authors explored the pearls and pitfalls of this novel approach and identified important future directions for this research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».